一种基于强化学习的口令猜解模型

摘要：

口令猜解是口令安全研究的重要方向之一.基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)的口令猜解是近几年提出的一种新方法,其通过判别器对生成口令的评判结果来指导生成器的更新,进而生成口令猜测集.然而由于判别器对生成器的指导不足,现有的基于GAN的口令猜解模型的猜解效率较低.针对这个问题,提出了一种基于强化学习Ac-tor-Critic算法改进的GAN口令猜解模型AC-Pass.AC-Pass模型通过Critic网络和判别器输出的奖赏共同指导Actor网络每一时间步生成策略的更新,实现了对口令序列生成过程的强化指导.将AC-Pass模型应用到RockYou,LinkedIn和CSDN口令集进行实验,并与PCFG模型、已有基于GAN的口令猜解模型PassGAN和seqGAN进行比较.实验结果表明,无论是同源测试集还是异源测试集,AC-Pass模型在9×108猜测集上的口令破解率均高于PassGAN和seqGAN;且当测试集与训练集之间的口令空间分布差异较大时,AC-Pass表现出了优于PCFG的口令猜解性能;另外,AC-Pass模型有较大的口令输出空间,其破解率随着口令猜测集的增大而提高.

关键词：口令猜解、深度学习、强化学习、Actor-Critic算法、生成式对抗网络

所属期刊栏目：50

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省重点领域研发计划;广东省自然科学基金面上项目

在线出版日期：2023-02-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：334-341